저자: 닉차오 & 미스티 문, 긱웹3

올해 4월, 비탈릭은 홍콩 블록체인 서밋을 방문했습니다.

올해 4월, 비탈릭은 홍콩 블록체인 서밋을 방문하여 "프로토콜 설계의 한계에 도달하다"라는 제목의 강연을 통해 이더리움 댕크샤딩 로드맵에서 ZK-SNARK의 잠재력에 대해 다시 한번 언급하고 ZK를 가속화하는 데 큰 도움이 될 ASIC 칩에 대해 살펴보았습니다.

이전에 스크롤 코크리에이션의 장 예는 전통적인 영역에서 ZK의 응용 분야는 웹3.0보다 훨씬 더 클 수 있으며, 신뢰 컴퓨팅, 데이터베이스, 검증 가능성 하드웨어, 콘텐츠 위조 방지 및 zkML 같은 분야에서 ZK에 대한 수요가 크다고 지적하기도 했습니다. ZK가 실시간 생성이 가능하다는 것을 증명한다면 웹3.0과 기존 산업 모두 패러다임의 전환을 가져올 것으로 예상되지만, 효율성과 경제적 비용 측면에서 볼 때 ZK가 대중화되려면 아직 갈 길이 멀다고 합니다.

실제로 2022년 초, 유명 벤처캐피털 기관인 a16z와 패러다임은 ZK 하드웨어 가속의 중요성을 명확히 표현한 보고서를 공개적으로 발표했으며, 패러다임은 ZK 채굴자의 미래 수입이 비트코인이나 이더리움 채굴자의 수입과 비슷해질 수 있다고 주장하기도 했습니다. GPU와 FPGA, ASIC을 기반으로 한 하드웨어 가속 솔루션은 거대한 시장 공간을 갖게 될 것입니다. 이후 스크롤과 스타크넷과 같은 주류 ZK 롤업이 인기를 끌면서 하드웨어 가속은 시장에서 뜨거운 개념이 되었고, 사이직과 같은 프로젝트의 출시가 가까워지면서 그 열기는 더욱 뜨거워졌습니다.

ZK에 대한 엄청난 수요를 바탕으로 다음과 같이 믿을 만한 근거가 있습니다. ZK 마이닝 풀과 실시간 ZKP 생성의 SaaS 모델은 새로운 산업 체인을 열 수 있으며, 잠재력이 큰 이 새로운 대륙에서 지원의 힘과 선점 우위를 가진 ZK 하드웨어 벤더는 차세대 비트토렌트가 될 수 있으며 하드웨어 가속의 비옥한 땅에 위치할 수 있습니다.

그리고 하드웨어 가속 분야에서 Cysic은 아마도 가장 인기있는 여단 중 하나이며, 팀은 잘 알려진 ZKP 기술 경쟁 플랫폼 ZPrize에서 중요한 상을 수상했으며 2023년부터 ZPrize의 멘토 역할을 시작했으며 로드맵에는 ZK 마이닝 풀의 ToB 종료와 ZK-Depin 하드웨어의 ToC 종료가 포함되어 있습니다. ZK-Depin 하드웨어는 폴리체인, ABCDE, OKX 벤처스, 해시키와 같은 최고 수준의 VC를 유치하여 총 2천만 달러에 가까운 대규모 펀딩 라운드를 완료하기도 했습니다.

7월 말 Cysic의 테스트 네트워크 출시와 ZK 마이닝 풀 오픈을 앞두고 주요 커뮤니티에서 Cysic에 대한 논의가 점점 더 뜨거워지고 있으며, 이 글은 더 많은 사람들이 Cysic의 제품과 비즈니스 모델을 이해하고 ZK 하드웨어 가속의 원리를 간략하게 소개하는 데 목적이 있습니다. 다음 섹션에서는 더 많은 분들의 이해 장벽을 낮추기 위해 Cysic에 대한 간략한 개요를 제공하겠습니다.

워크플로우 관점에서 ZK 증명 시스템 이해하기

ZK 증명 시스템은 사실 상당히 복잡하지만, 일반적인 구조를 간단히 이해하기 위해 기능과 워크플로로 구분할 수 있습니다. 일반적인 계산을 ZK 증명하는 시스템의 경우 핵심 프로세스는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

먼저 프론트엔드를 통해 ZK 시스템과 상호작용하여 증명할 내용을 제출하면, 프론트엔드에서 ZK 증명 시스템에서 쉽게 처리할 수 있도록 포맷을 지정합니다. 그 후 시스템은 특정 증명 시스템이나 프레임워크(예: Halo2, Plonk 등)를 통해 ZK 증명을 생성합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 문제 설정 : 먼저 증명할 콘텐츠가 무엇인지 결정해야 합니다. 예를 들어, 증명자인 증명자는 "나는 F(x)=w 방정식에 대한 해 N을 안다"라는 특정 종류의 데이터를 가지고/알고 있다고 선언하지만, N의 값은 보여주고 싶지 않습니다.

2. 산술과 CSP: 증명자가 증명하고자 하는 내용을 제출하면 시스템은 증명하고자 하는 내용을 동등하게 표현하는 특별한 수학적 모델/절차를 생성한 후 증명 시스템에서 쉽게 처리할 수 있는 형식으로 변환해 줍니다. 구체적으로 "나는 F(x)=w 방정식에 대한 해 N을 안다"라는 문장을 원시 수학 방정식에서 논리 게이트와 다항식의 형태로 변환하는 것입니다.

3. 그 후 시스템은 적절한 증명 시스템을 선택하게 됩니다. 를 선택해 이전 단계에서 생성된 콘텐츠를 사용 가능한 ZKP 프로그램으로 컴파일합니다. 증명자는 이 ZKP 프로그램을 사용하여 증명을 생성한 다음 검증자에게 전달하여 검증을 받습니다.

Ether의 레이어 2에서 자주 사용되는 zkEVM과 같은 ZK 시스템. 이더의 2계층에서 자주 사용되는 ZK 시스템의 핵심은 스마트 컨트랙트를 기본 EVM 연산 코드로 컴파일한 다음 각 연산 코드를 논리 게이트/다항식 제약 조건의 형태로 형식화하여 백엔드 ZK 증명 시스템으로 전달하여 추가 처리를 하는 것입니다.

현재 블록체인에서 널리 사용되고 있는 ZKP 기술 체계가 널리 사용되고 있다는 점을 언급할 필요가 있습니다. 주로 사용되는 ZKP 기술 솔루션은 zk-SNARK(제로 지식 간결한 비대화형 지식 논증)인데, ZK 롤업은 제로 지식보다는 SNARK의 간결성을 주로 활용하고 있습니다. 간결성이란 ZKP가 공간을 거의 차지하지 않고 많은 양의 콘텐츠를 수백 바이트까지 압축할 수 있으며 검증 비용이 매우 낮다는 것을 의미합니다.

이러한 방식으로 증명자와 검증자 간의 작업량에는 비대칭성이 존재하며, 증명자의 ZKP 생성 비용은 매우 높고 검증자의 검증 비용은 매우 낮으며, 이 비대칭성을 활용하기만 하면 "단일 증명자, 다중 검증자" 사례에서 ZKP를 사용하여 ZKP를 생성할 수 있습니다. 이러한 비대칭성을 활용하여 "단일 증명자, 다중 검증자" 시나리오에서 ZK를 사용하면 전체 비용을 증명자 측에 집중하고 검증자 비용을 크게 줄일 수 있으며, 이는 이더2.0의 아이디어와 같이 탈중앙화된 검증에 매우 유익한 요소입니다.

그러나 검증 비용을 ZK 생성자 측으로 이전하는 것은 해결책이 아니며, ZKP를 생성하는 데 드는 높은 비용은 결국 UX와 수수료로 다시 전가될 수밖에 없으므로 ZK 롤업의 장기적인 발전에는 도움이 되지 않을 것입니다.

ZK는 탈신뢰 및 탈중앙화 인증 시나리오에서 많이 사용되지만, 생성 시간의 병목현상으로 인해 현재 zkEVM, zkVM, ZK 롤업, ZK 브리지 모두 대량 도입을 위한 경제적 기반을 갖추지 못했습니다.

이에 대응하여 Cysic, Ingonyama, Irreducible 등과 같은 ZK 가속 프로젝트가 등장하여 다양한 방향에서 ZKP의 생성 비용을 절감하기 위해 노력하고 있습니다. 다음 섹션에서는 기술적인 관점에서 ZKP 생성의 주요 오버헤드와 가속 방법, 그리고 Cysic이 ZK 가속 트랙에서 큰 잠재력을 가진 이유에 대해 간략히 소개하겠습니다.

운영 오버헤드: MSM과 NTT

많은 분들이 아시다시피 ZKP 증명자를 위한 증명을 생성하는 시간 오버헤드는 매우 높습니다. ZK-SNARK 프로토콜에서는 검증자가 증명을 검증하는 데 1초밖에 걸리지 않지만, 증명 생성에 반나절 또는 하루가 걸리는 경우도 종종 있습니다. ZKP 증명 계산을 효율적으로 사용하기 위해서는 계산 형식을 기존 방식에서 ZK 친화적으로 변환할 필요가 있습니다.

현재 이를 위한 두 가지 방법이 있습니다: 하나는 Halo2와 같은 일부 증명 시스템 프레임워크를 사용하여 회로를 작성하는 것이고, 다른 하나는 Cairo나 Circom과 같은 도메인별 언어(DSL)를 사용하여 계산을 이후 증명 시스템에 제출할 수 있는 중간 표현으로 변환하는 것입니다. 증명 시스템에 제출합니다. 증명 시스템은 작성된 회로 또는 DSL로 컴파일된 중간 표현식을 기반으로 ZK 증명을 생성합니다.

프로그램 연산이 복잡할수록 증명을 생성하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 또한 특정 연산은 본질적으로 ZK에 비우호적이며 이를 구현하려면 추가 작업이 필요합니다. 예를 들어 SHA 또는 Keccak 해시 함수는 ZKP에 비우호적이며, 이러한 함수를 사용하면 증명 생성 시간이 더 오래 걸립니다. 또한 기존 컴퓨터에서 수행하는 데 비용이 거의 들지 않는 연산도 ZKP에 비친화적일 수 있습니다.

ZK 비친화적 연산 작업은 제쳐두고요. ZK 증명 생성 과정은 선택한 증명 시스템에 따라 다를 수 있지만, 병목 현상은 본질적으로 모두 유사합니다. ZK 증명 생성에서 가장 많은 연산 리소스를 소모하는 두 가지 연산 작업은 MSM(다중 스칼라 곱셈)과 NTT(수 이론 변환)입니다. 이 두 가지 계산 작업은 ZKP의 커미트먼트 체계와 구현에 따라 증명 생성 시간의 80~95%를 차지할 수 있습니다.

MSM은 주로 타원 곡선의 다중 스칼라 곱셈을 다루며, NTT는 유한 필드에 대한 FFT(고속 푸리에 변환)로 다항식 곱셈을 가속 처리하는 방식입니다. 서로 다른 조합의 방식을 사용하면 FFT/MSM 부하 비율이 달라집니다.

스탁을 예로 들면, PCS(다항식 커밋 방식)는 KZG나 IPA에서 사용하는 타원 곡선이 아닌 해시 기반 커밋인 FRI를 사용하므로 계산에 MSM이 전혀 필요하지 않습니다. 계산을 위한 MSM이 전혀 없습니다. 표의 위쪽으로 갈수록 더 많은 FFT 연산이 필요하고, 아래쪽으로 갈수록 더 많은 MSM 연산이 필요합니다.

최적화 방식

MSM 작업은 예측 가능한 메모리 액세스를 포함하므로 대규모 병렬화가 가능하지만 상당한 메모리 리소스를 소모합니다. 또한 MSM은 확장성 문제가 있으며 병렬화를 하더라도 속도가 느려질 수 있으므로 하드웨어에서 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 막대한 메모리와 병렬 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

NTT는 무작위 메모리 액세스를 수반하는 경향이 있어 분산 인프라에서 하드웨어 친화적이지 않고 처리하기 어렵습니다 이는 분산 환경에서 실행되는 경우 필연적으로 다른 노드의 데이터에 액세스할 수밖에 없는 NTT의 무작위 액세스 특성 때문입니다. 네트워크 상호 작용이 개입되면 성능이 크게 저하됩니다.

그 결과 스토리지 데이터에 대한 액세스와 데이터 이동이 주요 병목 현상이 되어 NTT의 병렬 처리 능력이 제한되며, NTT 가속화를 위한 작업의 대부분은 계산이 메모리와 상호작용하는 방식을 관리하는 데 중점을 둡니다.

실제로 MSM과 NTT 효율성 병목 현상을 해결하는 가장 쉬운 방법은 이러한 연산을 완전히 제거하는 것입니다. 하이퍼플롱크와 같이 새로 제안된 일부 알고리즘은 플롱크를 수정하여 NTT 연산을 제거합니다. 하이퍼플롱크는 더 쉽게 가속할 수 있지만 새로운 병목 현상이 발생하며, 계산 비용이 많이 드는 합계 확인 프로토콜이 있습니다. MSM이 필요하지 않은 STARK 알고리즘도 있지만 FRI 프로토콜은 많은 해싱을 도입합니다.

ZK 하드웨어 가속과 Cysic의 궁극적인 목표

소프트웨어 및 알고리즘 수준에서의 최적화는 중요하고 가치 있지만, 분명한 한계가 있습니다. 한계가 있습니다. ZKP 생성의 효율성을 완전히 최적화하기 위해서는 하드웨어 가속을 사용해야 하며, 결국 ASIC과 GPU가 BTC와 ETH 채굴 시장을 지배하게 된 것처럼 말이죠.

그렇다면 ZKP 생성을 가속하는 데 가장 적합한 하드웨어는 무엇일까요? ZK 가속에 사용할 수 있는 하드웨어는 GPU, FPGA 또는 ASIC 등 다양하지만, 물론 각각의 장단점이 있습니다.

이러한 종류의 하드웨어를 비교할 수 있습니다:

먼저 개발 수준에서 차이점을 설명하기 위해 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 예를 들어 간단한 병렬 곱셈을 구현해 보겠습니다.

• GPU에서는 CUDA SDK에서 제공하는 API를 사용하여 네이티브 코드를 작성하는 것처럼 개발할 수 있습니다.

• FPGA에서는 병렬 알고리즘 구현을 위해 하드웨어 수준 연결을 제어하는 데 사용되는 하드웨어 설명 언어를 다시 배워야 합니다.

• ASIC에서는 트랜지스터 연결이 칩의 설계 단계에서 하드웨어 수준에서 직접 고정되며 나중에 수정할 수 없습니다.

이러한 옵션은 각자의 장단점이 있으며, ZK 레이싱에 적합합니다. 각 솔루션의 장단점은 ZK 서킷 개발의 여러 단계에 적용할 수 있습니다. 유니티는 ZK 하드웨어 가속을 위한 궁극적인 솔루션이 되기 위해 최선을 다하고 있으며, 단계별 전략은 다음과 같습니다.

1. GPU 개발 SDK를 기반으로 ZK 애플리케이션에 솔루션을 제공하고 네트워크 전반에서 GPU 리소스를 통합합니다. 네트워크 전반에서 GPU 리소스 통합

2. FPGA의 유연성과 균형을 활용하여 맞춤형 ZK 하드웨어 가속을 빠르게 구현합니다.

3. ASIC 기반 ZK Depin 하드웨어를 독립적으로 개발

4. 그리고 SAAS 플랫폼/마이닝 풀로서 Cysic Network는 다음과 같은 기능을 제공합니다. ZK Depin과 GPU의 모든 연산 능력을 통합하여 전체 ZK 산업에 연산 및 검증 솔루션을 제공

이번 트랙의 여러 부분을 해석하여 ZK 가속 솔루션의 세그먼트 차이와 Cysic의 개발을 완전히 이해해 보도록 하겠습니다. 생각.

ZK 마이닝 풀과 SaaS 플랫폼: 시식 네트워크

사실, 스크롤과 폴리곤 zkEVM 같은 잘 알려진 ZK 롤업은 모두 가장 성공적인 사례입니다. 잘 알려진 ZK 롤업인 스크롤과 폴리곤 zkEVM은 로드맵에 "탈중앙화된 증명자"라는 개념을 명시적으로 도입했는데, 이는 사실 ZK 마이닝 풀을 구축하는 것입니다. 이러한 시장 기반 접근 방식은 ZK 롤업 프로젝트의 부담을 줄이고 채굴자와 풀 운영자가 ZK 가속 체계를 지속적으로 최적화하도록 인센티브를 제공합니다.

그리고 시직의 로드맵에는 ZK 마이닝 풀과 SaaS 플랫폼인 시직 네트워크에 대한 계획이 명확히 설명되어 있습니다. 이 플랫폼은 시식 자체 연산뿐만 아니라 일반 사용자의 유휴 GPU 및 zk DePIN 장치를 포함한 채굴 인센티브를 통해 타사 연산 자원을 흡수할 것입니다.

전체 검증 워크플로 다이어그램은 아래와 같습니다:

1. zk 프로젝트 측에서 증명 생성 작업을 에이전트(Agent)에게 제출하면, 에이전트는 이 작업을 증명 네트워크에 전달하는 역할을 합니다. 작업을 검증 네트워크에 전달하는 역할을 합니다. 이러한 에이전트는 초기에는 싸이틱에서 공식적으로 운영하며, 이후 누구나 에이전트가 될 수 있도록 자산 서약이 도입될 예정입니다.

2. 프로버는 증명 작업을 수락하고 하드웨어를 사용하여 ZK 증명을 생성하며, 프로버는 증명을 생성하기 위해 토큰을 서약해야 합니다. 토큰을 약속하여 증명 작업의 계약에 참여하고, 증명 작업을 완료한 후 보상을 받게 됩니다.

3. 검증자 위원회는 증명자가 생성한 증명의 유효성을 확인하고 투표하는 역할을 하며, 일정 수의 투표에 도달하면 해당 증명이 유효한 것으로 간주됩니다. 증명자는 토큰을 서약하여 위원회에 가입하고 투표에 참여하여 보상을 받는데, 이 과정은 기존 리스테이크 시설을 재사용하기 위해 EigenLayer의 AVS 개념과 결합될 수 있습니다.

상세한 상호작용 프로세스는 다음과 같습니다:

사실 위 과정에서는 자산의 담보나 인센티브의 분배, 전산 작업의 제출 등 특정 전용 플랫폼에 의존해야 하는 점이 있는데, 전용 시설로서 블록체인을 필요로 합니다.

이를 위해 싸이닉 네트워크는 기기 가용성, 제출된 증명 횟수, 증명 정확도 등 VRF 기능과 증명자의 과거 성능을 기반으로 하는 기본 원리를 가진 독자적인 합의 알고리즘인 컴퓨팅 증명(PoC)을 통해 독자적인 퍼블릭 체인을 구축했습니다. 횟수, 증명 정확도 등을 고려하여 블록을 담당하는 블록 생성자를 선택합니다(참고: 여기서 블록은 각 장치의 정보를 기록하고 토큰 인센티브를 분배하는 데 사용되어야 합니다).

물론, ZK 마이닝 풀과 SaaS 플랫폼 외에도 Cysic은 다양한 하드웨어에 기반한 ZK 가속 솔루션에 대한 많은 레이아웃을 만들었습니다. GPU, FPGA, ASIC의 세 가지 경로에서 각각 어떤 성과를 거두었는지 살펴보겠습니다.

GPU, FPGA 및 ASIC

ZK 하드웨어 가속의 핵심은 일부 주요 작업을 최대한 병렬화한다는 아이디어입니다.

ZK 하드웨어 가속의 핵심은 일부 주요 연산을 병렬화하는 기능입니다.

GPU에서는 칩 면적의 훨씬 더 많은 부분이 컴퓨팅에 사용되므로 대규모 병렬 처리를 지원할 수 있습니다. GPU의 인기가 높아지면서 개발자는 기본 하드웨어를 이해하지 않고도 Nvidia Cuda와 같은 라이브러리를 통해 GPU 병렬 처리를 활용할 수 있으며, CUDA SDK는 CUDA ZK 라이브러리를 래핑하여 MSM 및 NTT 작업을 가속화합니다.

반면 FPGA는 다수의 소형 처리 장치 어레이로 구성되며, FPGA를 프로그래밍하려면 특수 하드웨어 설명 언어를 사용하여 트랜지스터 회로의 조합으로 컴파일해야 합니다. 따라서 FPGA는 실제로 명령어 시스템을 통해 컴파일되지 않고 트랜지스터 회로에서 직접 특정 알고리즘을 구현합니다. 이는 GPU보다 훨씬 더 커스터마이징이 가능하고 유연합니다.

현재 FPGA는 GPU의 약 1/3 가격이며, 에너지 효율은 GPU보다 10배 이상 높을 수 있습니다. 이러한 에너지 효율의 큰 이점은 부분적으로는 GPU가 일반적으로 많은 전력을 소비하는 호스트 장치에 연결해야 한다는 사실 때문입니다. FPGA는 에너지 소비를 늘리지 않고도 더 많은 컴퓨팅 모듈을 추가하여 MSM 및 NTT의 요구에 대응할 수 있습니다. 따라서 FPGA는 계산 집약적이고 높은 데이터 처리량과 짧은 응답 시간이 필요한 ZK 증명 시나리오에 특히 적합합니다.

그러나 FPGA의 가장 큰 문제점은 프로그래밍 경험이 있는 개발자가 거의 없다는 점이며, ZK 프로젝트 당사자가 암호화와 FPGA 엔지니어링에 전문성을 갖춘 팀을 구성하는 것은 매우 어렵다는 것입니다.

반면, ASIC은 프로그램을 하드웨어로 완전히 구현하는 것과 같습니다. 설계가 완료되면 하드웨어는 변경할 수 없으며, 따라서 ASIC이 실행할 수 있는 프로그램도 변경할 수 없고 특정 작업에만 사용할 수 있습니다. 위에서 설명한 MSM 및 NTT의 하드웨어 가속 측면에서 FPGA의 장점은 ASIC에서도 사용할 수 있습니다. 그리고 전용 회로 설계로 인해 ASIC은 모든 솔루션 중 가장 높은 성능과 가장 낮은 전력 소비를 자랑합니다.

오늘날의 주류 ZK 회로의 경우, Cysic은 1~5초의 증명 시간을 찾고 있으며, 이는 오직 ASIC만이 달성할 수 있습니다.

이러한 장점은 매우 매력적으로 들리지만, ZK 기술은 빠르게 발전하고 있으며 ASIC은 일반적으로 설계 및 생산에 1~2년이 걸리고 비용이 1,000만~2,000만 달러에 달합니다. 따라서 너무 빨리 구식이 되는 칩을 생산하지 않으려면 ZK 기술이 대량 생산에 들어갈 만큼 안정될 때까지 기다리는 것이 중요합니다.

이런 점에서 Cysic은 GPU와 FPGA, ASIC의 세 가지 영역에서 전체 레이아웃을 완성했습니다.

GPU 가속 솔루션의 수준에서 다양한 새로운 ZK 증명 시스템, Cysic은 자체 CUDA 가속 SDK를 기반으로 이를 적용하고 커뮤니티 리소스를 통합하여 Cysic의 GPU 연산 네트워크에서 수십만 개의 최고급 연산 그래픽 카드를 연결하며 Cysic CUDA SDK는 최신 오픈 소스 프레임워크에 비해 50-80% 이상 속도를 높입니다.

FPGA에서 Cysic은 자체 개발한 솔루션을 통해 세계에서 가장 빠른 MSM, NTT, 포세이돈 머클 트리 및 기타 모듈의 구현을 완료했으며, 이는 ZK 컴퓨팅의 가장 중요한 부분을 포괄하고 여러 최고 ZK 프로젝트의 프로토타입을 통해 검증을 마쳤습니다.

사이직이 자체 개발한 SolarMSM은 2^30 스케일 MSM 연산을 0.195초 만에 완료할 수 있으며, SolarNTT는 2^30 스케일 NTT 연산을 0.218초 만에 완료할 수 있으며, 이는 공개된 모든 FPGA 하드웨어 가속 결과 중 가장 높은 성능입니다.

그리고 ASIC 분야에서는 아직 ZK ASIC의 대규모 적용과는 일정한 거리가 있지만, Cysic은 이미 이 트랙을 미리 마련하고 자체 개발한 ZK DePIN 칩과 장치를 출시했습니다.

C-엔드 사용자를 유치하고 다양한 ZK 프로젝트 당사자의 성능 및 비용 요구 사항을 충족하기 위해 Cysic은 ZK Air와 ZK Pro라는 두 가지 ZK 하드웨어 제품을 출시할 예정입니다.

Cysic은 ZK Air와 ZK Pro라는 두 가지 ZK 하드웨어 제품을 출시할 예정입니다. center">

ZK Air는 충전식 배터리나 노트북 전원 공급 장치와 비슷한 크기로, 일반 사용자가 C타입 포트를 통해 노트북, 아이패드, 컴퓨터 등에 직접 연결할 수 있습니다. 노트북, iPad 또는 휴대폰에 연결하여 특정 ZK 프로젝트에 대한 산술 지원을 제공하고 보상을 받을 수 있습니다. 현재 ZK Air의 연산 능력은 여전히 소비자 그래픽 카드의 연산 능력을 능가하며 소규모 ZK 증명 생성 작업을 가속화할 수 있습니다.

반면, ZK Pro는 기존 채굴기와 유사하며, GPU 서버에 연결된 여러 개의 최고급 소비자 그래픽 카드의 성능을 통해 ZK 증명 생성 속도를 획기적으로 높일 수 있으며, ZK-Rollup 및 ZKML(Zero Knowledge 머신 러닝).

사이직은 이 두 가지 장치를 통해 안정적이고 신뢰할 수 있는 ZK-DePIN 네트워크를 구축할 것입니다. 두 장치 모두 현재 개발 중이며 2025년에 출시될 예정입니다.

또한 Cysic 네트워크를 통해 C-사용자는 매우 낮은 문턱으로 ZK 하드웨어 가속 시장에 참여할 수 있으며, 이는 ZK 프로젝터의 엄청난 컴퓨팅 파워 수요와 결합하여 비트코인 채굴과 같은 또 다른 시장의 물결을 일으킬 수 있으며 ZK 컴퓨팅 공간의 시장 규모는 아마도 다시 한 번 폭발적인 성장을 보일 것입니다.

reference

https://medium.com/amber-group/need-for- speed-zero-knowledge-1e29d4a82fcd

https://figmentcapital.medium.com/accelerating-zero-knowledge- proofs-cfc806de611b